一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。tf.layers.conv1d(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=1,
padding='valid',
data_forma
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2024-10-28 20:37:08
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先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）：n’= (n-k)/s+1其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。即输入n*n 的矩阵，用k*k的卷积核对输入进行卷积，得到大小为n’*n’的特征图。一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明feature ma
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2024-04-08 22:48:55
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1 CNN卷积神经网络1.1 输入层：均值化，归一化，PCA|白化1.2 卷积计算层：局部关联，窗口滑动；参数共享机制，卷积的计算1.3 激励层：激励层的实践经验，Relu(rectified the linear unit)，leaky relu，maxout，tanh，1.4 池化层：max pooling、average pooling；池化的作用；1.5全连接1.6 CNN一般结构1.7
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2024-10-10 22:49:35
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CNN一层中的一个通道矩阵叫做feature map，特征图。比如输入的灰度图像，有1个feature map， 变换到第二层有6个feature map。 之所以叫feature map特征图，是因为一个特征图代表的是一个图像的特征，越到后面这个特征越抽象，越多，所以后面的特征图也就是通道数越多。然后特征图本身的大小减小了，也就是特征抽离出来了，没有那么多杂质了，也更抽象了，不需要那么多元素去描
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2024-05-15 15:37:38
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作者：Ahzam Ejaz 卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。理解卷积层1、卷积操作卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。2、卷积的层卷
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2024-03-15 09:04:25
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%%=========================================================================
% 函数名称：cnnsetup
% 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；
% 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络
% 主要功能：对CNN的结构进行初始化
% 算法流程：1）
% 注意事项：1）isOc
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2024-04-15 15:10:32
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目录1 多输入通道--单输出通道2 多输出通道3
1
×
1
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2024-05-07 19:15:14
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两个原则 1、平移不变性-2维交叉相关 对于特征在不同的地方，识别器不会发生变化。 2、局部性–只需要附近的点 识别特征只需要考虑局部信息，不考虑全部信息1、在CNN当中需要考虑图像的空间信息，所以需要矩阵来算，不能和MLP当中一样，将图像展开成向量形式。 2、权重变成4-D的张量 3、根据卷积核的不同可以得到 边缘检测、锐化、高斯模糊的效果 4、二维交叉相关、二维卷积，因为对称，所以效果一样 5
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2024-07-20 06:17:26
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作为一个目标检测领域的baseline算法，Faster-rcnn值得去仔细理解里面的细节按照总分总的顺序剖析。
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2024-06-07 11:29:50
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CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法一、卷积操作二、池化操作三、实战3.1.卷积计算例13.2.卷积计算例23.3.池化操作例1 特别的： 当计算尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。（只在GoogLeNet中遇到过。） 一般的： 卷积池化均向下取整 一、卷积操作假设： 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计
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2023-11-26 14:04:09
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深度神经网络框架：(前向神经网络FDNN&&全连接神经网络FCNN)使用误差反向传播来进行参数训练(训练准则、训练算法)数据预处理 最常用的两种数据预处理技术是样本特征归一化和全局特征标准化。 a.样本特征归一化 如果每个样本均值的变化与处理的问题无关，就应该将特征均值归零，减小特征相对于DNN模型的变化。在语音识别中，倒谱均值归一化(CMN)是在句子内减去MFCC特征的均值，可以
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2024-04-20 22:17:41
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络在图像处理方面应用很多，这一讲来看看CNN在NLP中的应用。之前的RNN系统中（不利用Attention的情况下），通常我们用最后的hidden vector来表示整个句子的所有信息，这就造成了信息的瓶颈。而CNN处理的思路是对于所有的子短语，都计算一个特征向量，最后再根据具体的任务将它们结合在一起。那么，
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2024-04-23 10:06:44
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作者丨Pascal@知乎
极市导读本文介绍了Loss可视化、输入图片和标签的可视化、单通道特征图的可视化、多通道特征图的可视化，并分析了make_grid()通道数的问题。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿0、前言本文所有代码解读均基于PyTorch 1.0，Python3；本文为原创文章，初次完成于2019.03，最后更新于201
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2024-09-09 12:24:55
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CNN一般是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层卷积层：用来进行特征的提取： 其中input image 32x32x3 其中3为他的通道数或者可以理解成深度（R、G、B），卷积层是一个5x5x3的filter w。filter (滤波或者成为感受野)，其中filter同输入的image的通道数是相同的。如上图，image(32x32x3)与filter W 做卷积生成得到28x28x1的
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2024-03-19 13:47:20
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在深度学习出现之前，必须借助SIFT、HoG等算法提取具有良好区分性的特征，再集合SVM等机器学习算法进行图像识别。 而卷积神经网络（CNN）提取的特征可以达到更好的效果，同时它不需要将特征提取和分类训练两个过程分开，在训练时就自动提取最有效的特征。CNN可以直接使用图像的原始像素作为输入，而不必使用SIFT等算法提取特征，减轻了传统算法必须要做的大量重复、繁琐的数据预处理工作。 CNN最大的
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2024-01-06 08:33:55
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Facenet的实现思路一、预测部分1、主干网络介绍 facenet的主干网络起到提取特征的作用，原版的facenet以Inception-ResNetV1为主干特征提取网络。本文一共提供了两个网络作为主干特征提取网络，分别是mobilenetv1和Inception-ResNetV1，二者都起到特征提取的作用，为了方便理解，本博文中会使用mobilenetv1作
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2024-04-26 16:54:44
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以下介绍一维数据的可视化。
一. 饼状图、根状图和梯形图1) 饼状图（源代码：pie_stem_stairs.m） 饼状图可以直观地表示百分比的相对大小。饼状图可以由matlab的pie命令绘制。其中，我们可以将某些数据从饼中分离以强调显示（图1）。 Expenses = [20 10 40 12 20 19 5 15];
ExpenseCategories = {'食品','药品','住宿',
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2024-10-14 15:12:08
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ref:手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示： 这里写图片描述 LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用
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2024-08-08 12:05:21
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一、背景对于深度学习相关的轴承故障分析，以前的研究要么使用原始的一维时间序列直接作为网络模型的输入，要么使用通过一维信号转换获得的二维波形信号作为网络模型的输入。基于原始数据的深度学习需要消耗大量的计算资源，此外大量的无用数据会大大降低模型的训练精度，因此本文希望将数据驱动的故障诊断转化为特征驱动的故障诊断，基于关键信息进行诊断大大加快了计算效率。现有的卷积以一维和二维为主，一维时间序列信号进行分
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2024-03-20 13:07:56
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问题提出画你自己的手的形状，在MATLAB中输入figure('position',get(0,'screensize'))axes('position',[0 0 1 1])[x,y]=ginput;实验内容及要求先将手掌置于一张白纸上面，然后用笔画出手的轮廓线，之后现在轮廓线上用×号先标出要取得的点，然后将纸贴在计算机屏幕上，运行程序之后透过纸能隐约看到屏幕上的鼠标，鼠标点击需要采集的点就可以
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2024-06-21 08:17:09
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